jax
Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag jax, sortiert nach Sternen.
Verwandte Themen
Themen, die häufig gemeinsam mit jax am selben Repo auftauchen.
Neue Aufsteiger
Repos, die in den letzten 90 Tagen erstellt und mit jax getaggt wurden.
- #1
Qwen3.8-27B (bf16) on a free Kaggle TPU: OpenAI-compatible endpoint, 262k context, ~130 tok/s, works with Claude Code, Codex, Opencode and Pi.
★ 146
- #1★ 64.273+4Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #2
Komponierbare Transformationen von Python+NumPy-Programmen: Differenzieren, Vektorisieren, JIT zu GPU/TPU und mehr
★ 36.241+16Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #3
Interaktives Deep-Learning-Buch mit Multi-Framework-Code, Mathematik und Diskussionen. Wird an 500 Universitäten in 70 Ländern eingesetzt, darunter Stanford, MIT, Harvard und Cambridge.
★ 29.512+30Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #4
🏆 Eine gerankte Liste von beeindruckenden Python-Bibliotheken für Maschinelles Lernen. Wöchentlich aktualisiert.
★ 23.771+33Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #5
Eine theoretische Rekonstruktion der Claude Mythos-Architektur, aufgebaut aus den ersten Prinzipien unter Verwendung der verfügbaren Forschungsliteratur.
★ 14.867+14Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #6★ 14.170+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #7
Die AI-Entwicklerplattform. Nutzen Sie Weights & Biases zum Trainieren und Fine-Tuning von Modellen sowie zur Verwaltung von der Experimentierung bis zur Produktion.
★ 11.249+4Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #8
Flexible und leistungsstarke Tensor-Operationen für lesbaren und zuverlässigen Code (für PyTorch, JAX, TF und andere)
★ 9.587+4Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #9★ 7.525+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #10
Werde zu einem herausragenden KI/ML-Forscher bzw. -Ingenieur mit diesem unkonventionellen Lehrbuch, das Mathematik, Computing und ML mit Intuition vermittelt.
★ 7.400+21Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #11★ 7.311+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #12★ 7.131+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #13
Ich bin überzeugt, dass Studierende im Aufbaustudium und Arbeitssuchende, für die dieses Buch in erster Linie gedacht ist, von der Lektüre profitieren werden; ich hoffe jedoch, dass es selbst erfahrensten Forschern faszinierend erscheinen wird.
★ 4.895+4Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #14
JAX-Implementierung des Whisper-Modells von OpenAI für eine bis zu 70-fache Beschleunigung auf TPUs.
★ 4.679-1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #15
TFDS ist eine Sammlung von Datensätzen, die sofort einsatzbereit für TensorFlow, Jax und mehr sind.
★ 4.583+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #16
Eine Bibliothek für wissenschaftliches maschinelles Lernen und physikinformiertes Lernen
★ 4.401+8Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #17
Ein zielplattformunabhängiger, MLIR-basierter Compiler- und Laufzeit-Toolkit für maschinelles Lernen.
★ 3.914+7Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #18
Scenic: Eine Jax-Bibliothek für die Computer-Vision-Forschung und darüber hinaus
★ 3.821+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #19★ 3.726+12Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #20
Eine Bibliothek zur Beschleunigung von Transformer-Modellen auf NVIDIA-GPUs, einschließlich der Verwendung von 8-Bit- und 4-Bit-Gleitkommapräzision (FP8 und FP4) auf Hopper-, Ada- und Blackwell-GPUs, um eine bessere Leistung bei geringerer Speichernutzung sowohl beim Training als auch bei der Inferenz zu erzielen.
★ 3.518+9Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #21
PennyLane ist eine Open-Source-Quantensoftwareplattform für Quantencomputing, Quanten-Maschinelles-Lernen und Quantenchemie. Erstellen Sie aussagekräftige Quantenalgorithmen, von der Inspiration bis zur Implementierung.
★ 3.450+8Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #22★ 3.278+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #23★ 3.227+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #24
Repository von Jupyter Notebook Tutorials für den Deep Learning Kurs an der Universität Amsterdam (MSc AI), Herbst 2023
★ 3.190+5Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #25★ 3.144+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #26
Eine Python-Toolbox zum Erstellen von Adversarial Examples, die neuronale Netze in PyTorch, TensorFlow und JAX täuschen
★ 2.972+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #27
Elegante, benutzerfreundliche neuronale Netze + wissenschaftliches Rechnen in JAX. https://docs.kidger.site/equinox/
★ 2.963+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #28
🔮 Ein erfrischend funktionaler Ansatz für Deep Learning, kompatibel mit deinen Lieblingsbibliotheken
★ 2.890+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #29
Probabilistische Programmierung mit NumPy, angetrieben von JAX für Autograd und JIT-Kompilierung auf GPU/TPU/CPU.
★ 2.752+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #30★ 2.657+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
